Reconfiguration of photovoltaic arrays based on genetic algorithm
Este artículo describe una implementación de un algoritmo genético orientada al cálculo de patrones de reconfiguración de arreglos fotovoltaicos. La solución propuesta se compara con el enfoque clásico de fuerza bruta, el cual es muy restrictivo debido a sus tiempos de procesamiento excesivamente...
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Universidad de Antioquia
2015-01-01
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| description | Este artículo describe una implementación de un algoritmo genético orientada al cálculo de patrones de reconfiguración de arreglos fotovoltaicos. La solución propuesta se compara con el enfoque clásico de fuerza bruta, el cual es muy restrictivo debido a sus tiempos de procesamiento excesivamente largos. Se describe el proceso de puesta punto del algoritmo y se presentan varios casos de estudio, incluyendo perfiles de sombreado parcial para el arreglo fotovoltaico. Los resultados muestran un desempeño muy superior del algoritmo genético en contraste con el enfoque de fuerza bruta. También se presentan las mejoras obtenidas en la potencia de salida como resultado del patrón de reconfiguración calculado. |
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| publisher | Universidad de Antioquia |
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| spelling | doaj.art-f0315ce1b10b4a8c8ab9acae20b674292023-08-02T03:30:50ZengUniversidad de AntioquiaRevista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia0120-62302422-28442015-01-017595107Reconfiguration of photovoltaic arrays based on genetic algorithmJuan Ramón Camarillo-PeñarandaFabio Andrés Ramírez-QuirozDaniel González-MontoyaFreddy Bolaños-MartínezCarlos Andrés Ramos-PajaEste artículo describe una implementación de un algoritmo genético orientada al cálculo de patrones de reconfiguración de arreglos fotovoltaicos. La solución propuesta se compara con el enfoque clásico de fuerza bruta, el cual es muy restrictivo debido a sus tiempos de procesamiento excesivamente largos. Se describe el proceso de puesta punto del algoritmo y se presentan varios casos de estudio, incluyendo perfiles de sombreado parcial para el arreglo fotovoltaico. Los resultados muestran un desempeño muy superior del algoritmo genético en contraste con el enfoque de fuerza bruta. También se presentan las mejoras obtenidas en la potencia de salida como resultado del patrón de reconfiguración calculado.http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=43038630010reconfiguración de sistemas pvalgoritmo genéticooptimización en línea |
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